Overview

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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations825
Missing cells339
Missing cells (%)2.1%
Duplicate rows5
Duplicate rows (%)0.6%
Total size in memory2.7 MiB
Average record size in memory3.4 KiB

Variable types

URL3
Text4
DateTime3
Categorical5
Numeric5

Alerts

article_content has constant value "None" Constant
article_raw_content has constant value "None" Constant
article_length has constant value "1" Constant
website has constant value "https://www.creer-une-entreprise.com" Constant
scraping_date has constant value "2025-01-15 19:49:21.689329+00:00" Constant
Dataset has 5 (0.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 309 (37.5%) missing values Missing
article_author has 29 (3.5%) missing values Missing
article_reading_time is highly skewed (γ1 = 26.63550292) Skewed

Reproduction

Analysis started2025-01-15 19:49:21.934316
Analysis finished2025-01-15 19:49:26.231904
Duration4.3 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

Distinct699
Distinct (%)84.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size276.6 KiB
https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/
 
15
Other values (694)
694 
ValueCountFrequency (%)
https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
1.8%
https://www.creer-une-entreprise.com/lergonomie-au-travail-un-atout-majeur-pour-la-sante-et-la-performance/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/les-plus-grands-defis-auxquels-les-petites-entreprises-font-face-actuellement/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/comment-les-entreprises-peuvent-optimiser-leur-emballage-alimentaire-pour-attirer-et-fideliser-les-clients/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/comment-utiliser-le-bicarbonate-de-soude-pour-nettoyer-les-toilettes/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/developpement-dune-strategie-de-marketing-automation-reussie-guide-complet-pour-les-professionnels/ 1
 
0.1%
Other values (689) 689
83.5%
ValueCountFrequency (%)
https 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.creer-une-entreprise.com 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
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3.5%
/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/ 29
 
3.5%
/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
3.5%
/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
1.8%
/lergonomie-au-travail-un-atout-majeur-pour-la-sante-et-la-performance/ 1
 
0.1%
/les-plus-grands-defis-auxquels-les-petites-entreprises-font-face-actuellement/ 1
 
0.1%
/comment-les-entreprises-peuvent-optimiser-leur-emballage-alimentaire-pour-attirer-et-fideliser-les-clients/ 1
 
0.1%
/comment-utiliser-le-bicarbonate-de-soude-pour-nettoyer-les-toilettes/ 1
 
0.1%
/developpement-dune-strategie-de-marketing-automation-reussie-guide-complet-pour-les-professionnels/ 1
 
0.1%
Other values (689) 689
83.5%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
Distinct698
Distinct (%)84.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size276.6 KiB
https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/
 
29
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/
 
15
Other values (693)
694 
ValueCountFrequency (%)
https://www.creer-une-entreprise.com/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
3.5%
https://www.creer-une-entreprise.com/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
1.8%
https://www.creer-une-entreprise.com/les-outils-dautomation-des-allies-de-taille-pour-votre-business-2/ 2
 
0.2%
https://www.creer-une-entreprise.com/les-questions-essentielles-a-poser-a-votre-assureur-avant-de-souscrire-une-assurance-entreprise/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/les-plus-grands-defis-auxquels-les-petites-entreprises-font-face-actuellement/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/comment-les-entreprises-peuvent-optimiser-leur-emballage-alimentaire-pour-attirer-et-fideliser-les-clients/ 1
 
0.1%
https://www.creer-une-entreprise.com/comment-utiliser-le-bicarbonate-de-soude-pour-nettoyer-les-toilettes/ 1
 
0.1%
Other values (688) 688
83.4%
ValueCountFrequency (%)
https 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.creer-une-entreprise.com 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
/simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser/ 29
 
3.5%
/optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne/ 29
 
3.5%
/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/ 29
 
3.5%
/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/ 29
 
3.5%
/arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee/ 15
 
1.8%
/les-outils-dautomation-des-allies-de-taille-pour-votre-business-2/ 2
 
0.2%
/les-questions-essentielles-a-poser-a-votre-assureur-avant-de-souscrire-une-assurance-entreprise/ 1
 
0.1%
/les-plus-grands-defis-auxquels-les-petites-entreprises-font-face-actuellement/ 1
 
0.1%
/comment-les-entreprises-peuvent-optimiser-leur-emballage-alimentaire-pour-attirer-et-fideliser-les-clients/ 1
 
0.1%
/comment-utiliser-le-bicarbonate-de-soude-pour-nettoyer-les-toilettes/ 1
 
0.1%
Other values (688) 688
83.4%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
Distinct698
Distinct (%)84.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size246.0 KiB
2025-01-15T20:49:26.427804image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length121
Median length97
Mean length64.650909
Min length18

Characters and Unicode

Total characters53337
Distinct characters36
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique692 ?
Unique (%)83.9%

Sample

1st rowsimulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser
2nd rowair-france-intralignes-comment-acceder-et-gerer-vos-outils-professionnels
3rd rowcoliship-entreprise-lespace-colissimo-entreprise
4th rowaddviseo-connexion-a-son-compte-de-projet-professionnel
5th rowarkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee
ValueCountFrequency (%)
simulateur-de-pret-personnel-pourquoi-lutiliser 29
 
3.5%
mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite 29
 
3.5%
comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66 29
 
3.5%
optimisation-des-ventes-en-boutique-limportance-dun-bon-systeme-de-caisse-en-ligne 29
 
3.5%
arkevia-acces-a-vos-documents-et-gestion-simplifiee 15
 
1.8%
les-outils-dautomation-des-allies-de-taille-pour-votre-business-2 2
 
0.2%
emploi-a-domicile-en-mise-sous-pli-verite-sur-sa-fiabilite-et-risques-darnaque 1
 
0.1%
le-mbn-un-outil-numerique-au-service-de-votre-entreprise 1
 
0.1%
coliship-entreprise-lespace-colissimo-entreprise 1
 
0.1%
addviseo-connexion-a-son-compte-de-projet-professionnel 1
 
0.1%
Other values (688) 688
83.4%
2025-01-15T20:49:26.795929image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 53337
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 53337
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 53337
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 7723
14.5%
- 7225
13.5%
s 3806
 
7.1%
i 3580
 
6.7%
r 3513
 
6.6%
n 3468
 
6.5%
t 3377
 
6.3%
o 3138
 
5.9%
a 2869
 
5.4%
l 2462
 
4.6%
Other values (26) 12176
22.8%
Distinct690
Distinct (%)83.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size347.0 KiB
2025-01-15T20:49:27.253720image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length170
Median length127
Mean length91.809697
Min length29

Characters and Unicode

Total characters75743
Distinct characters88
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique677 ?
Unique (%)82.1%

Sample

1st rowSimulateur de prêt personnel : pourquoi l’utiliser ? - Creer-une-entreprise.com
2nd rowAir France Intralignes : comment accéder et gérer vos outils professionnels - Creer-une-entreprise.com
3rd rowColiship entreprise : l'espace colissimo entreprise - Creer-une-entreprise.com
4th rowAddViseo : Connexion à son compte de projet professionnel - Creer-une-entreprise.com
5th rowArkevia : accès à vos documents et gestion simplifiée - Creer-une-entreprise.com
ValueCountFrequency (%)
1355
 
13.4%
creer-une-entreprise.com 776
 
7.7%
de 497
 
4.9%
les 335
 
3.3%
la 265
 
2.6%
pour 259
 
2.6%
en 228
 
2.3%
et 147
 
1.5%
comment 141
 
1.4%
des 139
 
1.4%
Other values (1748) 5933
58.9%
2025-01-15T20:49:27.927303image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 75743
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 75743
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 75743
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 11299
14.9%
9155
12.1%
r 6567
 
8.7%
n 5014
 
6.6%
s 4475
 
5.9%
i 4331
 
5.7%
t 4114
 
5.4%
o 3777
 
5.0%
u 3073
 
4.1%
a 2656
 
3.5%
Other values (78) 21282
28.1%
Distinct694
Distinct (%)84.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.7 MiB
2025-01-15T20:49:28.330041image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length914
Median length745
Mean length634.58424
Min length68

Characters and Unicode

Total characters523532
Distinct characters112
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique684 ?
Unique (%)82.9%

Sample

1st rowNaviguer dans l’univers du crédit personnel s’apparente souvent à une exploration à tâtons dans un dédale de chiffres, de termes techniques et d’offres séduisantes. Entre les taux d’intérêt qui varient et les conditions parfois obscures des établissements financiers, l’emprunteur peut se sentir désorienté. Le simulateur de prêt personnel s’impose alors comme un phare dans cette obscurité, un outil capable d’éclairer la route et de clarifier l’horizon. Mais qu’en est-il réellement de son utilité ? Plongeons dans les profondeurs de cette question, en examinant les multiples facettes de cet allié numérique. Plan de l'articleUne maîtrise immédiate des chiffres pour des décisions éclairéesUne […]
2nd rowAir France Intralignes se révèle être une plateforme incontournable pour les employés de la compagnie aérienne. Elle offre un accès centralisé à divers outils professionnels indispensables à la gestion quotidienne des tâches et à la communication interne. Les collaborateurs peuvent y trouver des informations actualisées, des documents essentiels et des applications spécifiques à leurs fonctions. Naviguer sur cette plateforme permet de gagner en efficacité, tout en assurant une collaboration fluide entre les différents services. La gestion des outils professionnels devient ainsi plus intuitive, facilitant l’organisation et la réalisation des missions. Intralignes s’impose comme un allié précieux pour optimiser le travail […]
3rd rowColiship est un service en ligne proposé par Colissimo dédié au monde de l’entreprise. Ce service Colissimo créé par La Poste, permet à une entreprise de bénéficier de solutions simples en ligne pour les envois de colis et leur livraison à un client. Colissimo permet, avec Coliship, de faire gagner du temps pour les envois de colis avec son offre de service en ligne. Si vous êtes dirigeant d’une entreprise, vous serez donc bien plus efficace. Dans cet article, retrouvez tout ce qu’il faut savoir sur ce service en ligne de Colissimo par La Poste si vous êtes dirigeant d’entreprise, […]
4th rowLorsque vous êtes au chômage ou en quête d’emploi, plusieurs sites peuvent vous aider. En fait, il existe des plateformes qui vous mettent sur le bon chemin pour retrouver un poste. Néanmoins, ces interfaces agissent en fonction de votre profil. Alors, il est important de disposer d’un compte pour définir qui vous êtes et ce que vous recherchez. C’est pourquoi avec AddViseo, un compte d’utilisateur est requis. Par contre, vous devez connaitre le processus pour accéder à votre compte de projet professionnel. Heureusement, c’est ce dont parle cet article. Plan de l'articleAccéder à son compte de projet AddViseoRégler les pannes […]
5th rowArkevia révolutionne la gestion des documents personnels et professionnels. Fini les piles de papiers et les fichiers éparpillés sur différents supports. Avec Arkevia, tout est centralisé et accessible en quelques clics, depuis n’importe quel appareil connecté. Cette plateforme intuitive permet de stocker, organiser et partager facilement tous types de documents, qu’il s’agisse de factures, de contrats ou de relevés bancaires. Les utilisateurs bénéficient d’un espace sécurisé où chaque fichier est protégé et sauvegardé automatiquement, éliminant ainsi le risque de perte d’informations majeures. Une solution idéale pour ceux qui cherchent à simplifier leur quotidien administratif. A voir aussi : WPuff en […]
ValueCountFrequency (%)
de 4707
 
6.1%
les 2454
 
3.2%
et 2193
 
2.8%
la 1968
 
2.5%
des 1822
 
2.4%
en 1545
 
2.0%
pour 1508
 
1.9%
à 1377
 
1.8%
le 1203
 
1.6%
une 1172
 
1.5%
Other values (8004) 57504
74.2%
2025-01-15T20:49:28.860464image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
76203
14.6%
e 64595
12.3%
s 36928
 
7.1%
n 32969
 
6.3%
t 32935
 
6.3%
i 32131
 
6.1%
r 30710
 
5.9%
a 27087
 
5.2%
o 24328
 
4.6%
u 22185
 
4.2%
Other values (102) 143461
27.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 523532
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
76203
14.6%
e 64595
12.3%
s 36928
 
7.1%
n 32969
 
6.3%
t 32935
 
6.3%
i 32131
 
6.1%
r 30710
 
5.9%
a 27087
 
5.2%
o 24328
 
4.6%
u 22185
 
4.2%
Other values (102) 143461
27.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 523532
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
76203
14.6%
e 64595
12.3%
s 36928
 
7.1%
n 32969
 
6.3%
t 32935
 
6.3%
i 32131
 
6.1%
r 30710
 
5.9%
a 27087
 
5.2%
o 24328
 
4.6%
u 22185
 
4.2%
Other values (102) 143461
27.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 523532
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
76203
14.6%
e 64595
12.3%
s 36928
 
7.1%
n 32969
 
6.3%
t 32935
 
6.3%
i 32131
 
6.1%
r 30710
 
5.9%
a 27087
 
5.2%
o 24328
 
4.6%
u 22185
 
4.2%
Other values (102) 143461
27.4%
Distinct461
Distinct (%)55.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
Minimum2021-07-23 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-14 16:14:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:49:28.998156image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:29.150876image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct471
Distinct (%)91.3%
Missing309
Missing (%)37.5%
Memory size160.9 KiB
Minimum2022-07-27 10:24:08+00:00
Maximum2025-01-12 18:02:18+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:49:29.293087image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:29.489455image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Missing 

Distinct19
Distinct (%)2.4%
Missing29
Missing (%)3.5%
Memory size199.3 KiB
Watson
335 
Emmanuel
99 
Rodrigue
76 
Lynda
54 
Tangi
37 
Other values (14)
195 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.6570352
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5299
Distinct characters39
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st rowEmmanuel
2nd rowWatson
3rd rowEmmanuel
4th rowSilvere
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 335
40.6%
Emmanuel 99
 
12.0%
Rodrigue 76
 
9.2%
Lynda 54
 
6.5%
Tangi 37
 
4.5%
Justin005 36
 
4.4%
Nico 32
 
3.9%
smartuser 29
 
3.5%
Lionel004 17
 
2.1%
Martine 14
 
1.7%
Other values (9) 67
 
8.1%
(Missing) 29
 
3.5%

Length

2025-01-15T20:49:29.660755image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 335
42.1%
emmanuel 99
 
12.4%
rodrigue 76
 
9.5%
lynda 54
 
6.8%
tangi 37
 
4.6%
justin005 36
 
4.5%
nico 32
 
4.0%
smartuser 29
 
3.6%
lionel004 17
 
2.1%
martine 14
 
1.8%
Other values (9) 67
 
8.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5299
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5299
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5299
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 620
11.7%
a 601
11.3%
o 468
 
8.8%
t 441
 
8.3%
s 436
 
8.2%
W 335
 
6.3%
e 326
 
6.2%
u 240
 
4.5%
i 231
 
4.4%
m 227
 
4.3%
Other values (29) 1374
25.9%
Distinct688
Distinct (%)83.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size328.2 KiB
2025-01-15T20:49:29.986917image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length123
Median length100
Mean length66.609697
Min length18

Characters and Unicode

Total characters54953
Distinct characters87
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique673 ?
Unique (%)81.6%

Sample

1st rowSimulateur de prêt personnel : pourquoi l’utiliser ?
2nd rowAir France Intralignes : comment accéder et gérer vos outils professionnels
3rd rowColiship entreprise : l’espace colissimo entreprise
4th rowAddViseo : Connexion à son compte de projet professionnel
5th rowArkevia : accès à vos documents et gestion simplifiée
ValueCountFrequency (%)
567
 
6.6%
de 497
 
5.8%
les 345
 
4.0%
la 274
 
3.2%
pour 263
 
3.1%
en 228
 
2.7%
comment 148
 
1.7%
et 144
 
1.7%
des 142
 
1.7%
votre 138
 
1.6%
Other values (1737) 5810
67.9%
2025-01-15T20:49:30.545485image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54953
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54953
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 54953
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
7636
13.9%
e 6660
12.1%
s 3707
 
6.7%
i 3550
 
6.5%
r 3484
 
6.3%
n 3468
 
6.3%
t 3355
 
6.1%
o 3029
 
5.5%
a 2647
 
4.8%
u 2316
 
4.2%
Other values (77) 15101
27.5%

article_category
Categorical

Distinct8
Distinct (%)1.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size200.9 KiB
Entreprise
357 
Services
160 
News
105 
Juridique
102 
Marketing
98 
Other values (3)
 
3

Length

Max length21
Median length20
Mean length8.6448485
Min length4

Characters and Unicode

Total characters7132
Distinct characters23
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.4%

Sample

1st rowServices
2nd rowEntreprise
3rd rowServices
4th rowServices
5th rowServices

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Entreprise 357
43.3%
Services 160
19.4%
News 105
 
12.7%
Juridique 102
 
12.4%
Marketing 98
 
11.9%
Entreprise, Services 1
 
0.1%
Entreprise, Marketing 1
 
0.1%
Entreprise, Juridique 1
 
0.1%

Length

2025-01-15T20:49:30.682227image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:30.828987image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
entreprise 360
43.5%
services 161
19.4%
news 105
 
12.7%
juridique 103
 
12.4%
marketing 99
 
12.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 1349
18.9%
r 1083
15.2%
i 826
11.6%
s 626
8.8%
t 459
 
6.4%
n 459
 
6.4%
E 360
 
5.0%
p 360
 
5.0%
u 206
 
2.9%
S 161
 
2.3%
Other values (13) 1243
17.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 7132
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 1349
18.9%
r 1083
15.2%
i 826
11.6%
s 626
8.8%
t 459
 
6.4%
n 459
 
6.4%
E 360
 
5.0%
p 360
 
5.0%
u 206
 
2.9%
S 161
 
2.3%
Other values (13) 1243
17.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 7132
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 1349
18.9%
r 1083
15.2%
i 826
11.6%
s 626
8.8%
t 459
 
6.4%
n 459
 
6.4%
E 360
 
5.0%
p 360
 
5.0%
u 206
 
2.9%
S 161
 
2.3%
Other values (13) 1243
17.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 7132
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 1349
18.9%
r 1083
15.2%
i 826
11.6%
s 626
8.8%
t 459
 
6.4%
n 459
 
6.4%
E 360
 
5.0%
p 360
 
5.0%
u 206
 
2.9%
S 161
 
2.3%
Other values (13) 1243
17.4%

article_views
Real number (ℝ)

Distinct578
Distinct (%)70.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1108.5673
Minimum12
Maximum3301
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
2025-01-15T20:49:30.989223image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum12
5-th percentile13
Q1440
median1207
Q31589
95-th percentile2364.4
Maximum3301
Range3289
Interquartile range (IQR)1149

Descriptive statistics

Standard deviation755.81227
Coefficient of variation (CV)0.68179198
Kurtosis-0.77142843
Mean1108.5673
Median Absolute Deviation (MAD)568
Skewness0.15710366
Sum914568
Variance571252.19
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:31.125409image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
17 29
 
3.5%
12 29
 
3.5%
13 29
 
3.5%
123 29
 
3.5%
148 15
 
1.8%
1321 4
 
0.5%
1177 3
 
0.4%
1293 3
 
0.4%
1214 3
 
0.4%
1191 3
 
0.4%
Other values (568) 678
82.2%
ValueCountFrequency (%)
12 29
3.5%
13 29
3.5%
17 29
3.5%
30 1
 
0.1%
38 1
 
0.1%
41 1
 
0.1%
49 1
 
0.1%
51 2
 
0.2%
56 1
 
0.1%
62 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
3301 1
0.1%
3104 1
0.1%
3053 1
0.1%
3044 1
0.1%
3042 1
0.1%
2975 1
0.1%
2852 1
0.1%
2846 1
0.1%
2769 1
0.1%
2759 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Skewed 

Distinct16
Distinct (%)1.9%
Missing1
Missing (%)0.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.032767
Minimum2
Maximum255
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
2025-01-15T20:49:31.266146image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q14
median4
Q36
95-th percentile8
Maximum255
Range253
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation8.9415624
Coefficient of variation (CV)1.7766693
Kurtosis744.59202
Mean5.032767
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness26.635503
Sum4147
Variance79.951537
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:31.399433image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=16)
ValueCountFrequency (%)
4 254
30.8%
5 165
20.0%
3 152
18.4%
6 92
 
11.2%
7 49
 
5.9%
2 46
 
5.6%
8 36
 
4.4%
9 14
 
1.7%
10 5
 
0.6%
11 3
 
0.4%
Other values (6) 8
 
1.0%
ValueCountFrequency (%)
2 46
 
5.6%
3 152
18.4%
4 254
30.8%
5 165
20.0%
6 92
 
11.2%
7 49
 
5.9%
8 36
 
4.4%
9 14
 
1.7%
10 5
 
0.6%
11 3
 
0.4%
ValueCountFrequency (%)
255 1
 
0.1%
24 1
 
0.1%
20 1
 
0.1%
17 1
 
0.1%
13 2
 
0.2%
12 2
 
0.2%
11 3
 
0.4%
10 5
 
0.6%
9 14
 
1.7%
8 36
4.4%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.2 KiB
None
825 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3300
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 825
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:31.563263image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:31.670448image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 825
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size197.2 KiB
None
825 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3300
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 825
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:31.810704image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:31.912391image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 825
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3300
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 825
25.0%
o 825
25.0%
n 825
25.0%
e 825
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size194.8 KiB
1
825 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters825
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Length

2025-01-15T20:49:32.152662image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:49:32.304475image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 825
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 825
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 825
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 825
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct326
Distinct (%)39.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean289.2097
Minimum1
Maximum1272
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
2025-01-15T20:49:32.440247image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q124
median234
Q3524
95-th percentile617
Maximum1272
Range1271
Interquartile range (IQR)500

Descriptive statistics

Standard deviation263.15324
Coefficient of variation (CV)0.90990462
Kurtosis-0.53542586
Mean289.2097
Median Absolute Deviation (MAD)231
Skewness0.5078468
Sum238598
Variance69249.627
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:32.619595image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3 61
 
7.4%
1 58
 
7.0%
2 29
 
3.5%
10 18
 
2.2%
17 18
 
2.2%
31 15
 
1.8%
220 13
 
1.6%
24 12
 
1.5%
157 10
 
1.2%
611 9
 
1.1%
Other values (316) 582
70.5%
ValueCountFrequency (%)
1 58
7.0%
2 29
3.5%
3 61
7.4%
5 1
 
0.1%
6 2
 
0.2%
8 2
 
0.2%
9 2
 
0.2%
10 18
 
2.2%
12 2
 
0.2%
13 1
 
0.1%
ValueCountFrequency (%)
1272 1
0.1%
1263 1
0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
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0.1%
1003 1
0.1%
979 1
0.1%
960 1
0.1%

article_views_daily
Real number (ℝ)

Distinct690
Distinct (%)83.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean20.794132
Minimum1.3650058
Maximum763.25
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
2025-01-15T20:49:32.806495image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.3650058
5-th percentile2.3198304
Q12.5
median3.7329377
Q38.5
95-th percentile84.213636
Maximum763.25
Range761.88499
Interquartile range (IQR)6

Descriptive statistics

Standard deviation68.04905
Coefficient of variation (CV)3.2725122
Kurtosis69.931067
Mean20.794132
Median Absolute Deviation (MAD)1.3278496
Skewness7.6347978
Sum17155.159
Variance4630.6732
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:32.977292image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
8.5 29
 
3.5%
30.75 29
 
3.5%
6 29
 
3.5%
4.333333333 29
 
3.5%
37 15
 
1.8%
5.666666667 3
 
0.4%
4.5 2
 
0.2%
4.209677419 2
 
0.2%
3.618181818 2
 
0.2%
2.472081218 2
 
0.2%
Other values (680) 683
82.8%
ValueCountFrequency (%)
1.365005794 1
0.1%
1.681170886 1
0.1%
1.699135899 1
0.1%
1.764227642 1
0.1%
1.922043011 1
0.1%
2.000930233 1
0.1%
2.051506317 1
0.1%
2.052389706 1
0.1%
2.103061224 1
0.1%
2.137316562 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
763.25 1
0.1%
761 1
0.1%
760.5 1
0.1%
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0.1%
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0.1%
484.25 1
0.1%
467.25 1
0.1%
319.75 1
0.1%
300.0909091 1
0.1%
247 1
0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct690
Distinct (%)83.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
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Infinite (%)0.0%
Mean623.82396
Minimum40.950174
Maximum22897.5
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
2025-01-15T20:49:33.128036image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum40.950174
5-th percentile69.594911
Q175
median111.98813
Q3255
95-th percentile2526.4091
Maximum22897.5
Range22856.55
Interquartile range (IQR)180

Descriptive statistics

Standard deviation2041.4715
Coefficient of variation (CV)3.2725122
Kurtosis69.931067
Mean623.82396
Median Absolute Deviation (MAD)39.835489
Skewness7.6347978
Sum514654.76
Variance4167605.9
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:49:33.270251image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
255 29
 
3.5%
922.5 29
 
3.5%
180 29
 
3.5%
130 29
 
3.5%
1110 15
 
1.8%
170 3
 
0.4%
135 2
 
0.2%
126.2903226 2
 
0.2%
108.5454545 2
 
0.2%
74.16243655 2
 
0.2%
Other values (680) 683
82.8%
ValueCountFrequency (%)
40.95017381 1
0.1%
50.43512658 1
0.1%
50.97407698 1
0.1%
52.92682927 1
0.1%
57.66129032 1
0.1%
60.02790698 1
0.1%
61.5451895 1
0.1%
61.57169118 1
0.1%
63.09183673 1
0.1%
64.11949686 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
22897.5 1
0.1%
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0.1%
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14017.5 1
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0.1%
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0.1%
7410 1
0.1%

website
URL

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
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Missing (%)0.0%
Memory size222.9 KiB
https://www.creer-une-entreprise.com
825 
ValueCountFrequency (%)
https://www.creer-une-entreprise.com 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
https 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.creer-une-entreprise.com 825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%
ValueCountFrequency (%)
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100.0%
ValueCountFrequency (%)
825
100.0%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size160.9 KiB
Minimum2025-01-15 19:49:21.689329+00:00
Maximum2025-01-15 19:49:21.689329+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:49:33.406556image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:33.529284image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

2025-01-15T20:49:24.864809image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:22.485760image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:23.117413image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:23.695738image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:24.292824image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:49:22.887041image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:23.464330image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-15T20:49:24.635896image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:25.290519image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:23.014748image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:23.589062image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:24.178114image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:49:24.759118image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2025-01-15T20:49:25.449315image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-15T20:49:25.954895image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-15T20:49:26.151252image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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1https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/https://www.creer-une-entreprise.com/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66/comprendre-la-revalorisation-de-la-valeur-du-point-de-la-convention-66Comprendre la revalorisation de la valeur du point de la convention 66 - Creer-une-entreprise.comDepuis plusieurs mois, les discussions autour de la revalorisation de la valeur du point de la convention 66 occupent une place centrale dans le secteur médico-social. Ce point, déterminant pour les salaires et les conditions de travail des professionnels, est un enjeu majeur pour les syndicats et les employeurs. Face à l’inflation et aux revendications croissantes des salariés, la révision de cette valeur devient incontournable pour garantir une meilleure rémunération. Les négociations en cours visent à trouver un équilibre entre les attentes des travailleurs et les contraintes budgétaires des établissements, dans un contexte de tension sociale. A découvrir également : […]2025-01-12 00:01:00+00:002025-01-12 18:02:09+00:00WatsonComprendre la revalorisation de la valeur du point de la convention 66Juridique1234.0NoneNone1330.750000922.5https://www.creer-une-entreprise.com2025-01-15 19:49:21.689329+00:0029
2https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/https://www.creer-une-entreprise.com/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibilite/mettez-toutes-les-chances-de-votre-cote-en-vous-offrant-un-maximum-de-visibiliteMettez toutes les chances de votre côté en vous offrant un maximum de visibilité - Creer-une-entreprise.comEn 2025, si vous êtes un entrepreneur, un artisan ou encore un créateur indépendant, vous avez la possibilité de bien gagner votre vie en touchant votre cible en plein cœur, et ce, où qu’elle se trouve. En effet, avec l’avènement de l’internet et les progrès constants en matière de technologie, la sphère digitale vous permet de diffuser votre image ainsi que votre savoir-faire, par-delà nos frontières. Par conséquent, vous pouvez vendre vos produits à tout le monde. Afin d’être efficace, une seule solution : la mise en place d’un site internet grâce auquel vous allez vendre vos créations en ligne.  Plan […]2025-01-13 18:50:03+00:00NaTNaNMettez toutes les chances de votre côté en vous offrant un maximum de visibilitéEntreprise133.0NoneNone124.333333130.0https://www.creer-une-entreprise.com2025-01-15 19:49:21.689329+00:0029
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